Nature Electronics:王欣然教授团队提出基于二维材料的高效稀疏神经网络硬件方案

计算材料学 2025-01-11 12:44
文章摘要
本文介绍了王欣然教授团队在《Nature Electronics》上发表的最新研究,提出了一种基于二维材料的高效稀疏神经网络硬件解决方案。该研究受神经生物学启发,开发了“存内稀疏”计算架构,通过集成稀疏矩阵和权重矩阵的Hadamard乘积于一个单元内部,解决了稀疏神经网络硬件的索引瓶颈问题。团队还开发了矢量近似更新算法,实现了软硬件协同优化,显著降低了稀疏神经网络训练的开销。实验结果表明,该硬件方案在75%的稀疏率下实现了98.4%的EMNIST手写字母分类精度,并展示了二维半导体材料在人工智能硬件中的巨大潜力。
Nature Electronics:王欣然教授团队提出基于二维材料的高效稀疏神经网络硬件方案
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Issue Editorial Masthead
DOI: 10.1021/efv038i024_187986510.1021/efv038i024_1879865 Pub Date : 2024-12-19
IF 5.2 3区 工程技术 Q2 Energy & Fuels
计算材料学
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